Descripción: La comprensión de modelos se refiere a la capacidad de interpretar y explicar el comportamiento y las predicciones de los modelos de inteligencia artificial (IA). Este concepto es fundamental en el ámbito de la IA explicable, donde se busca no solo que los modelos sean precisos, sino también que sus decisiones sean transparentes y comprensibles para los usuarios. La comprensión de modelos implica descomponer las decisiones de un modelo en componentes más simples, permitiendo a los usuarios entender cómo y por qué se llegó a una conclusión específica. Esto es especialmente importante en aplicaciones críticas, como la salud, la justicia y la financiación, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Las técnicas de comprensión de modelos pueden incluir métodos visuales, como gráficos de importancia de características, así como enfoques más complejos, como la interpretación de redes neuronales. En resumen, la comprensión de modelos es un aspecto esencial para fomentar la confianza en la IA, asegurando que los usuarios puedan no solo utilizar estas tecnologías, sino también entenderlas y cuestionarlas cuando sea necesario.
